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公开(公告)号：CN108256182B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201810002611.8
申请日：2018-01-02
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F30/347 , G06F30/394
Abstract: 本发明公开了一种动态可重构FPGA的布局方法，构建FPGA动态可重构系统的计算资源，采用位示图法对FPGA的计算资源进行管理，建立单个硬件任务Tn的任务模型，在FPGA在线布局过程中，利用FF Reshaped‑Task‑Model调度模型对任务模型进行变形，完成布局。本发明在FPGA在线布局的过程中引入任务模型可变的策略，在首次布局失败的情况下，对在线任务的形状进行改变，并重新调度布局算法，由于任务的形状可以变化，增加了任务的灵活性，提高了布局时任务的可选择性，从而提高了任务布局成功率，提高了FPGA资源的利用率。
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公开(公告)号：CN113962142B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202111131700.0
申请日：2021-09-26
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06F18/23213 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于两段式LSTM的数据中心温度预测方法及系统，使用K‑mean算法进行服务器聚类得到训练数据；针对服务器资源占用率建立最短时间周期的资源占用预测模型；建立针对服务器入风口温度的最长时间周期的温度预测模型构成两段式LSTM预测模型，将资源占用预测模型的预测结果作为温度预测模型输入的一部分，使用训练数据训练两段式LSTM预测模型直至收敛，将服务器CPU利用率、服务器入风口温度历史数据，空调出风口历史数据输入收敛后的两段式LSTM预测模型中，输出预测温度。本发明通过服务器聚类降低服务器间差异导致的模型退化，并通过两段式LSTM预测模型匹配不同来源数据的不同变化规律，提高数据中心温度预测的精度。
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公开(公告)号：CN110231976B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN201910420328.1
申请日：2019-05-20
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于负载预测的边缘计算平台容器部署方法及系统，包括多个计算节点和一个中心节点，计算节点上搭载一个原始负载监测系统，原始负载监测系统分别于节点负载预测系统连接，并通过节点负载预测系统上传至中心服务器，中心节点上搭载了节点负载预测系统和计算任务管理系统，节点负载预测系统上设置有对应各计算节点的LSTM模型，节点负载预测系统接收节点原始负载信息并将预测的结果发送至计算任务管理系统；计算任务管理系统负责容器的部署，计算任务管理系统根据接收的信息反馈节点号、任务时间给节点负载预测系统，并下发容器到可用的计算节点。本发明合理的部署容器至各计算节点，降低了计算任务的成本。
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公开(公告)号：CN111190714A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911381553.5
申请日：2019-12-27
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的云计算任务调度系统及方法，节点负载监测系统实时监测当前节点负载，需要进行任务迁移时，通过外部负载检测系统获取外部负载并确定迁移对象；通过节点路由系统确定迁移路由；通过节点任务迁移系统完成整个任务的迁移实现任务调度，节点负载监测系统、外部负载检测系统、节点路由系统和节点任务迁移系统共同运行在区块链网络中的每个节点中，通过区块链系统实现各节点安全查询全局记账的节点状态信息。本发明提出的基于区块链的云计算任务调度系统，考虑了异构资源与不同用户需求的情况，可以更加合理地对节点进行任务迁移调度。
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公开(公告)号：CN111190714B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN201911381553.5
申请日：2019-12-27
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的云计算任务调度系统及方法，节点负载监测系统实时监测当前节点负载，需要进行任务迁移时，通过外部负载检测系统获取外部负载并确定迁移对象；通过节点路由系统确定迁移路由；通过节点任务迁移系统完成整个任务的迁移实现任务调度，节点负载监测系统、外部负载检测系统、节点路由系统和节点任务迁移系统共同运行在区块链网络中的每个节点中，通过区块链系统实现各节点安全查询全局记账的节点状态信息。本发明提出的基于区块链的云计算任务调度系统，考虑了异构资源与不同用户需求的情况，可以更加合理地对节点进行任务迁移调度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109189190B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201811203363.X
申请日：2018-10-16
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F1/20 , G06N3/04 , G06F30/20 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于温度预测的数据中心热量管理方法，根据数据中心热量传播的局部特性，建立联合预测框架实现基于神经网络的数据中心温度预测算法，使用服务器节点实时运行数据、无线传感器数据和CFD仿真数据训练人工神经网络预测模型，预测数据中心服务器入口温度分布；然后使用反馈控制策略管理数据中心各节点的温度，通过调节节点的工作负载进行热量管理。本发明致力于研究数据中心的热量管理方法，在保证数据中心热安全需求的前提下，使制冷设备的能耗最低。
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公开(公告)号：CN109189190A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811203363.X
申请日：2018-10-16
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于温度预测的数据中心热量管理方法，根据数据中心热量传播的局部特性，建立联合预测框架实现基于神经网络的数据中心温度预测算法，使用服务器节点实时运行数据、无线传感器数据和CFD仿真数据训练人工神经网络预测模型，预测数据中心服务器入口温度分布；然后使用反馈控制策略管理数据中心各节点的温度，通过调节节点的工作负载进行热量管理。本发明致力于研究数据中心的热量管理方法，在保证数据中心热安全需求的前提下，使制冷设备的能耗最低。
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公开(公告)号：CN108256182A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810002611.8
申请日：2018-01-02
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种动态可重构FPGA的布局方法，构建FPGA动态可重构系统的计算资源，采用位示图法对FPGA的计算资源进行管理，建立单个硬件任务Tn的任务模型，在FPGA在线布局过程中，利用FF Reshaped‑Task‑Model调度模型对任务模型进行变形，完成布局。本发明在FPGA在线布局的过程中引入任务模型可变的策略，在首次布局失败的情况下，对在线任务的形状进行改变，并重新调度布局算法，由于任务的形状可以变化，增加了任务的灵活性，提高了布局时任务的可选择性，从而提高了任务布局成功率，提高了FPGA资源的利用率。
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公开(公告)号：CN113962142A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111131700.0
申请日：2021-09-26
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于两段式LSTM的数据中心温度预测方法及系统，使用K‑mean算法进行服务器聚类得到训练数据；针对服务器资源占用率建立最短时间周期的资源占用预测模型；建立针对服务器入风口温度的最长时间周期的温度预测模型构成两段式LSTM预测模型，将资源占用预测模型的预测结果作为温度预测模型输入的一部分，使用训练数据训练两段式LSTM预测模型直至收敛，将服务器CPU利用率、服务器入风口温度历史数据，空调出风口历史数据输入收敛后的两段式LSTM预测模型中，输出预测温度。本发明通过服务器聚类降低服务器间差异导致的模型退化，并通过两段式LSTM预测模型匹配不同来源数据的不同变化规律，提高数据中心温度预测的精度。
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公开(公告)号：CN110704221B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201910824129.7
申请日：2019-09-02
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据增强的数据中心故障预测方法，将数据点归一化得到故障预测模型的输入输出数据对，确定与故障相关的输入向量x构成真实故障数据集Dfault_real；然后建立数据增强模型，对真实故障数据集Dfault_real进行数据增强，生成器产生样本，用生成样本和真实样本更新判别器，判别器如果能分辨生成样本和真实样本，则固定判别器，更新生成器重新产生样本，如不能够分辨生成样本和真实样本，则进行数据合并，生成数据增强后的数据集Dfull；最后使用数据集Dfull训练故障预测模型至模型损失无法下降，按数据集Dfull的数据格式要求将当前时间点的数据输入模型，输出就是预测视野后的时间点发生故障的概率,实现故障预测。本方法有效提高了故障预测的准确率。
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